網紅經濟背景下農產品直播帶貨效果影響因素研究

李依一，方 穎，廖小涵，李春芳

(廣東金融學院，廣東 廣州 510521)

0 引言

在一系列政策指引下，農產品電商逐漸成為推動鄉村產業興旺和農民增收的重要方式。商務部數據顯示，2019年全國農產品網絡零售額達到3 975億元，同比增長27.0%。2020年初新冠肺炎疫情席卷全球，日常的銷售渠道被迫阻斷，農產品直播成為農戶們的新選擇。據中國商務部官網商務數據統計，2020年第一季度，農產品網絡零售額逆勢增長，同比增長幅度達到31.0%，其中，肉禽蛋、糧油和蔬菜銷售額增速均在70%以上。農產品網絡直播作為農產品電商發展的新模式，為農業和農村市場的發展增添了新活力。針對農產品主播特征和直播特征進行量化分析，并以此對各主體提出兼具建設性和實踐性的建議，將有助于農產品直播帶貨行業的可持續發展。

1 直播帶貨概述

1.1 直播行業的主播特征

隨著直播行業的飛速發展，主播的規模也呈現急速擴張的趨勢。《2020年中國網絡表演(直播)行業發展報告》顯示，截至2020年末，我國23家主流直播平臺中主播賬號數量已經超過1.3億。

在直播帶貨過程中，粉絲往往基于對主播的信任和認可，更愿意下單購買主播推薦的產品。粉絲量是衡量主播商業價值的一個重要指標，主播粉絲越多，意味著其擁有更強的變現能力，直播帶貨的效果也會更好。在農產品直播營銷中，由于部分主播直播間隔時間較長，與粉絲互動頻率較低，使得粉絲轉化率偏低，直播行業分化加劇[1]，而消費者作為信息不對稱的一方，由于缺乏對主播的信任和對商品的了解，往往會抑制自身的購買行為。主播采取增加直播場次和直播時長的方式，全方位地展示產品，促進消費者充分感知產品的功能價值；通過營造良好的購物氛圍，將消費者置身于購物情境中，從而引起消費者興奮等情緒，滿足消費者對產品以及情感的雙項需求，進而影響其購買意愿[2]。所以本研究的主播特征設定為主播粉絲量、直播場次和直播時長。

1.2 直播帶貨特征

中國互聯網信息中心(CNNIC)發布的《中國互聯網絡發展狀況統計報告》統計數據顯示，截至2020年12月末，中國觀看網絡直播用戶規模達到6.17億人。

消費者在購物時通常會將商品的價格作為主要的考慮因素。直播帶貨具有傳統賣貨不具備的價格優勢，直播帶貨常常通過優惠的價格吸引消費者，讓消費者產生興奮等正向情感，從而促成購買行為的達成。優惠促銷作為電商直播商業模式常用的營銷手段，對購買意愿有正向影響[3]。而決定優惠促銷能否最優化實施的前提之一是直播的場均觀看人數的數量。場均觀看人數作為直播的主要特征，場均觀看人數越多，直播間的知名度和流行度將會提高，在大數據的推送下，觀眾基于從眾心理，會在好奇心的驅動下加入推送的直播間，潛在的購物行為在直播環境中更容易被激發。

平臺作為直播載體，在直播前期利用明星、網紅、大V微博、微信公眾號進行宣傳，搭配線下廣告海報、宣傳單頁等聚合人氣，能夠吸引觀眾點贊和分享直播間，為實時移動視頻直播帶來更多的流量[4]，從而促進直播間購物行為的發生。此外，根據快手官方數據營銷洞察平臺發布的《快手有佳人|2020快手女性人群價值報告》顯示，2020年1—12月，快手活躍女性人數增長17.7%，消費增長265.1%。這說明女性群體消費能力不斷增強，已經逐漸成為消費市場不可小覷的關鍵人群，存在著巨大的市場潛力。因此，圍繞消費者與平臺之間的關系，本研究的直播特征設定為平均客單價、場均觀看人數、新增分享數、新增點贊數以及女粉絲占比。

1.3 農產品直播帶貨現狀

以往關于農產品直播帶貨的研究發現，相比其他銷售渠道，農產品線上直播帶貨能夠刺激用戶對農產品的購買熱情，創造更高的成交量，從而提升農民生產農產品的積極性，更好地滿足市場需求[5]。大力發展農產品直播，能夠緩解農民的經濟壓力，推廣本地資源，拓寬農產品銷售輻射領域，是促進地區經濟發展，保障民生的重要舉措[6]。然而，相對于其他售賣渠道，農產品直播生產端中遇到的問題有農產品的保鮮時間有限、銷售期限相比工業品短等，這對農產品直播營銷造成了不利的影響。因此，農產品直播營銷需要錨定對直播銷售量有較大影響力的受眾[7]。

回顧學者們近年來對“農產品直播帶貨”的研究，主要著重于農產品直播帶貨的途徑、發展優勢、發展現狀與解決措施，以及對各大平臺知名主播營銷方式的探析，但對于農產品直播帶貨效果的影響因素研究，目前暫處于未深入研究的階段。基于現階段的研究情況，本研究將從農產品直播帶貨效果的兩個層面即主播特征和直播特征入手，探究主播特征和直播特征對農產品直播帶貨效果的影響。并基于研究結果，從直播帶貨的多方參與主體出發，提出增加農產品直播帶貨效益以及促進農產品直播行業良性發展的策略和建議。

2 研究假設

2.1 主播特征對農產品直播效果的影響

粉絲作為長期關注直播間的用戶，是直播間的消費主力，他們同時也受其他粉絲消費行為的影響，繼而產生從眾消費的行為。據此提出以下假設。

H1a：主播粉絲人數越多，累計成交額越高，直播效果越好。

直播頻率高可以不斷強化主播的專業形象，獲取觀眾的信任，不易引起觀眾的反感，加速獲取客戶和潛在受眾的轉化。據此提出以下假設。

H1b：直播場次越多，累計成交額越高，直播效果越好。

隨著直播時長的增加，在直播中對農產品的介紹將更加全面客觀，營造更好的直播效果，從而吸引更多的消費者，提高農產品直播帶貨的總效果。據此提出以下假設。

H1c：直播時長越長，累計成交額越高，直播效果越好。

2.2 直播特征對農產品直播效果的影響

平均客單價直觀地表現出直播間售貨能力，體現直播間消費者的購買能力。據此提出以下假設。

H1d：平均客單價越高，累計成交額越高，直播效果越好。

場均觀看人數可以直觀反映主播的受眾規模，是平臺衡量直播間流量變現能力并為其增加平臺推廣營銷的重要依據。據此提出以下假設。

H1e：場均觀看人數越多，累計成交額越高，直播效果越好。

新增分享數代表觀看用戶對主播的認可度。通過分享直播間鏈接，提高主播人氣，增加潛在客戶。據此提出以下假設。

H1f：直播間新增分享數越多，累計成交額越高，直播效果越好。

直播間新增點贊數增加，提高了直播間的曝光度，從而吸引消費者進行消費。據此提出以下假設。

H1g：直播間新增點贊數越多，累計成交額越高，直播效果越好。

女性是目前消費市場的重要主體，對網紅經濟的貢獻不容小覷。據此提出以下假設。

H1h：女性占粉絲比重越大，累計成交額越高，直播效果越好。

3 研究方法

3.1 樣本及統計方法

抖音作為國內最大的短視頻和電商直播平臺之一，擁有廣泛的受眾和先進的技術。本研究通過“抖查查”平臺，隨機選取了111名抖音平臺的農產品主播在2021年10月24日—11月23日，總計30 d的直播數據和粉絲數據，同時將小于或大于平均數±3個標準差的數值定義為極端值并剔除，最終得到的有效樣本為104個，再利用STATA軟件對數據進行描述性統計、相關分析和多元回歸分析法，以此檢驗主播因素和直播特征對農產品直播帶貨商業效果的影響。

3.2 變量測量

3.2.1 被解釋變量

本研究的被解釋變量為累計成交額，即每名農產品主播在30 d內累計直播中完成交易的總金額，以此作為農產品直播帶貨商業化效果的指標。

3.2.2 解釋變量

解釋變量從農產品直播帶貨的2個直接影響層面選取。①主播特征，即主播粉絲量、直播場次和直播時長。②直播特征，包括平均客單價、場均觀看人數和直播時長、新增分享數、新增點贊數以及女粉絲占比。各變量定義如表1所示。

表1 變量定義

4 數據分析與結果

4.1 描述性統計

描述性統計結果如表2所示。從直播帶貨的效果上看，累計成交額的均值和中位數差距較大，說明當前的成交額主要集中在頭部主播，腰部以及尾部主播所獲取的市場份額較小，直播帶貨市場競爭較為激烈。

表2 各變量描述統計結果

從主播特征來看，直播場次均值和中位數差異較小，說明不同主播開設的直播場次差異相對較小，較為趨同。主播粉絲量這一解釋變量，均值為17.05萬，中位數為28.946 59萬，兩者之間存在較大差異，說明粉絲更青睞于頭部主播。且頭部主播的吸粉能力和粉絲轉化率均優于腰部以及尾部主播；直播時長的均值明顯高于中位數，說明不同主播沒有統一的直播時長，會根據直播的實際情況(如所展示的商品數，直播中觀眾的互動程度)去決定直播的時長。

從直播特征來看，女粉絲占比的均值和中位數差異較小，說明女粉絲在不同直播間的參與程度較為趨同。均值與中位數接近0.58，說明相較于與男性群體，女性群體的規模更勝一籌。場均觀看人數的均值和中位數之間的差值為3萬左右，兩者之間較大的差值說明場均觀看人數在不同級別的主播中分布不均，偏集中于頭部主播。新增點贊數的均值和中位數存在一定的差異，說明觀眾對于不同直播間，喜愛程度略顯不同。新增分享數的均值高于中位數，說明平臺在不同直播間的引流程度和效果存在較大差異。

4.2 相關性分析

變量相關系數如表3所示，被解釋變量Y1直播銷售額——累計成交額(萬)與解釋變量X5場均觀看人數(r=0.642，p<0.01)、X8女粉絲占比均顯著正相關(r= 0.226，p<0.05)，與解釋變量X1主播粉絲量、X2直播場次(場)、X3直播時長、X4平均客單價、X6新增分享數、X7新增點贊數相關性不顯著。

表3 變量相關系數表

解釋變量X5場均觀看人數(萬)與X8女粉絲占比之間相關系數小于0.2，說明這兩個解釋變量之間內在關聯度較弱，不存在多重共線性問題。

4.3 回歸分析

上文相關分析的結果表明，被解釋變量直播銷售額——累計成交額(萬元)與解釋變量X5場均觀看人數、X8女粉絲占比均顯著正相關，其余解釋變量X1、X2、X3、X4、X6、X7與Y1直播銷售額——累計成交額(萬元)相關性均不顯著，為檢驗場均觀看人數和女粉絲占比對農產品直播商業化效果指標Y1直播銷售額——累計成交額(萬元)的影響，建立回歸模型1：

模型1：Y1=a0+a5X5+a8X8+e0

回歸分析結果如表4所示，模型1的擬合程度較好(F=38.43，p<0.001)，解釋變量X5場均觀看人數對被解釋變量Y1直播銷售額——累計成交額(萬元)有顯著正向影響(t=8.23，p<0.001)，且影響程度很大，a5=6.287。而解釋變量X8女粉絲占比對直播銷售額Y1無顯著影響(t=1.90，p>0.05)。因此剔除X8女粉絲占比，建立回歸模型2。

模型2：Y1=a1+a5X5+e1

由表4——模型2回歸結果可得，模型2擬合效果良好(F=71.43，p<0.001)；解釋變量X5場均觀看人數對被解釋變量Y1直播銷售額——累計成交額(萬元)有顯著正向影響(t=8.45，p<0.001)，且影響很大，a5=6.479。由此，可構建出具體的回歸模型2。

表4 場均觀看人數與累計成交額的回歸結果

具體的回歸模型2：Y1=6.479X5+22.186

同時，該模型的回歸結果在經濟意義上也具有顯著性，即X5場均觀看人數(萬人)每增加1個單位，Y1直播銷售額——累計成交額(萬元)平均而言將提高約6.479個單位。

上述研究結果表明，增加場均觀看人數將給主播帶來更多的直播銷售額——累計成交額，進而提高了直播收益。這將促使主播采取各種措施提高這一方面，以促進累計成交額的提高。

4.4 結果綜合分析

由實證分析結果可知，X1主播粉絲量(萬人)、X2直播場次(場)、X3直播時長(h)、X4平均客單價、X6新增分享數、X7新增點贊數、X8女粉絲占比等與Y1直播銷售額——累計成交額均不存在顯著相關關系，說明主播粉絲量越多、直播場次越多、直播時長越長、平均客單價越合理、新增分享數越多、女粉絲占比越高，農產品直播帶貨效果不一定越好。這些影響因素的合理變化一定程度上可能有助于提高累計成交額，但是其效果不顯著。由此可見，并不能完全通過改變X1主播粉絲量(萬人)、X2直播場次(場)、X3直播時長(h)、X4平均客單價、X6新增分享數、X7新增點贊數、X8女粉絲占比等因素來促進直播銷售額——累計成交額的提高。

由回歸分析結果可知，X5場均觀看人數對累計成交額有顯著的正向影響即農產品直播場均觀看人數越多，累計成交額越高，農產品直播帶貨效果越好。

由此可見，在農產品直播帶貨中，應該更加注重增加場均觀看人數，通過直播引流來吸引消費者，提升直播帶貨效果。

5 結論與啟示

5.1 研究結論

本研究的結果表明，場均觀看人數是正向影響農產品直播商業效果的關鍵因素。而本研究所選的其他因素對直播的商業效果無顯著影響。因此，在現階段提高直播場均觀看人數將是提高累計成交額，促進有效直播的重要推手。

5.2 啟示與建議

未來農產品直播帶貨行業專業化、精細化將會是必然的趨勢。但提高農產品直播帶貨效果仍會是農產品直播帶貨的熱點和焦點。

結合本文實證研究結果，建議從提高農產品直播場均觀看人數方面著手，提高農產品直播帶貨效果。這一措施可以通過以下兩方面實現。

1)從農產品直播銷售平臺入手。由于平臺的引流對場均觀看人數的增加起到主要的作用，因此，農產品直播平臺應該不斷加強自身建設水平，暢通多樣化引流渠道，提升專業化程度和知名度，提高用戶對平臺的認可度和依賴性。擴大客戶基數。同時，農產品直播平臺應開辟專門的農產品直播頁面，實時更新推送農產品主播的相關直播信息，為消費者提供更好的服務體驗，搭建好主播與消費者之間溝通的橋梁，促進消費者消費水平可持續增長。

2)從農產品直播平臺的主播入手。對于主播而言，如何在每場直播中留住消費者，是主播應該關注的重點。所以，提升自身直播水平、增加場均觀看人數是主播的必備技能，主播可以從以下幾點出發去提升自己的業務水平：首先，主播要注重打造好個人口碑，增加直播互動，與觀眾保持良好通暢的溝通；其次，通過直播數據分析了解粉絲特性，設置合理的開播時間和開播時長，保持穩定的直播狀態；再次，根據直播內容，設置直播門檻如關注和分享、引導收藏、截屏抽獎、人氣互抽獎、秒殺、免單、滿減滿贈等方式來增強直播觀看者黏性；最后，客服、助播要實時推送直播信息和活動信息，分享到社群、微信、直播廣場、短視頻號等，以吸引更多直播觀看者。

從農產品直播帶貨行業來看，行業的良性發展需要平臺、商家、消費者、政府等共同打造和維護、需要各方通力合作。平臺應打造良好直播帶貨的口碑，商家要朝著良心商家方向發展、提供優質的產品和服務；消費者要懂得維護自身權益；政府要提供政策支持，暢通各方維權渠道，監督和引導行業健康發展。